多因素动态瞬变下高速公路交通安全风险预测

我国高速公路在交通流、不良天气、大车混入率等多因素随机动态瞬变影响下,交通安全风险隐患大。如何表征多因素动态瞬变性对交通安全风险的影响、预测短时间内风险变化,是有效采取风险预警管控措施的关键。利用BP神经网络,考虑多因素影响,提出了基于"建议车速—预期车速"模型的交通安全风险预测方法,并通过案例分析验证了预测方法的可靠性与适用性,研究结果为有效遏制高速公路事故提供技术支撑。     

石化产品运输风险评价模型的研究

石化产品的运输风险在运输中是必不可少的,通过研究它可以对基于国内实际运输情况的事故概率以及其后果进行预测和评价,因运输成本和运输路线选择的研究比较成熟,这里仅仅就运输风险展开评价,通过对风险因素和风险项的量化,给出了个风险项的量化模型,通过各风险项的归一化得到总风险项评价模型,为企业运输和决策提供参考。     

高密度航天发射期间亚轨道碎片危险区快速预测与改航路径规划方法

面对愈发频繁的商业亚轨道发射活动中可能出现的航空器潜在解体风险，利用协方差传播方法预测亚轨道解体事故中碎片的传播范围；将碎片运动方程转换为高斯马尔可夫过程，利用概率密度函数构造高斯马尔可夫过程在一定置信度下的概率椭球表征碎片分布；为避免亚轨道解体事故碎片对民航空域内的飞机造成碰撞风险，提出一种面向空管的亚轨道碎片危险区预测与路径规划方法；根据民航可接受的风险概率确定亚轨道碎片概率椭球的数学边界，计算概率椭球在水平方向的投影，利用几何方法将碎片危险区处理成凸多边形；通过改航点数量约束方法减少改航路径中改航点的数量，有利于飞机平稳改航。仿真结果表明:协方差传播方法在复杂大气环境中能够快速有效地预测出亚轨道解体事故碎片的传播过程，分别显示出置信度为99.999%和95.000%的椭球边界范围，置信度越高，概率椭球边界范围越大，越接近真实碎片下落传播范围；利用改航点数量约束方法优化后的改航路径距离相比约束前增加了0.13%，但改航点数量减少了50%。可见，利用协方差传播方法可及时、准确预测亚轨道解体事故碎片的传播范围，并在此基础上提出高效、安全的改航策略。      

船舶碰撞概率的广义线性预测模型研究

根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型,并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比,得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。     

Bow-Tie模型在弹药公路运输风险分析中的应用

为分析影响弹药公路运输安全的主要因素,增强弹药公路运输风险抵抗能力,以降低运输过程中发生事故的概率。建立了弹药公路运输爆炸事故的Bow-Tie模型,利用事故树方法分析引起爆炸事故的原因,从驾驶员、行车速度、安全管理、包装技术等方面提出了预防措施;利用事件树方法分析爆炸事故发生后的影响,提出降低事故损失的控制措施。可为降低弹药公路运输中各种风险发生的概率,丰富弹药公路运输风险控制管理手段,改进事故预防及控制措施提供理论支撑。     

基于贝叶斯网的公路路侧事故风险评价

为了根据路侧危险情况采取针对性的措施,急需开展公路路侧事故风险评价研究. 基于事故模拟再现分析,根据车辆驶入路侧后的事故形态,将路侧事故严重程度划分为 4个等级,对不同等级路侧事故的致因因素进行研究,给出驶入车速、边坡坡度与边坡高度阈值.构建了路侧事故风险评价的贝叶斯网,基于路侧事故致因因素阈值,针对单因素、双因素与三因素分别给出了不同等级路侧事故发生概率的计算方法.选取典型路侧事故案例进行分析,贝叶斯网的计算结果显示发生 2次及以下翻车事故的概率为 0.929,与路侧事故模拟试验结果相符,证明了本文提出的公路路侧事故风险评价方法的准确性.     

基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法研究

道路交通事故微观预测包括对路段和交叉口事故指标的预测．本文总结现有预测方法的优劣性,探讨现有预测方法的改善方向,提出了基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法,分析了网络结构和学习算法。以石河子市交通事故调查数据进行实例分析,选择路段事故影响因素作为输入变量,通过Matlab编程实现模糊神经网络的算法,并与负二项回归模型...     

基于随机森林模型的智慧高速公路交通事故预测研究与应用

近几年来,高速公路事故发生率居高不下,事故后果严重、伤害性大,因此,众多学者开展高速公路事故预测研究。基于随机森林模型,以S45天黎高速公路五台至盂县段（K347+600—K362+600）为示范应用,提取历史数据中的事故样例与非事故样例进行对比,通过对历史交通流量和事故检测器数据进行分析,对高速公路上的事故风险进行实时预测,实现交通事故识别。     

车辆营运安全性研究

基于人-机-环境系统建立了车辆营运安全事故树，在计算车辆事故概率时，针对传统事故树对不隋确事件无法有效处理的问题分析，运用模糊概率的相关知识结合事故树来进行有效地处理，这无疑使车辆事故的概率计算更可靠和准确。最后将神经网络模型用来分配系统可靠性。     

公路毒性化学品运输事故的概率计算及环境风险评价方法

通过对公路毒性化学品运输事故原因的分析，采用故障树分析法(NTA)，给出了事故概率的计算公式，并提出了公路毒性化学品运输事故环境风险评价的一般程序和方法，为进一步的事故应急预案确定和环境风险决策提供了科学依据。     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

公路毒性化学品运输事故环境风险评价的探讨

论述了风险、风险评价、环境风险评价的概念,结合公路运输的具体情况,提出了公路毒性化学品运输事故环境风险评价的一般程序和基本方法,并给出了发生泄漏事故的概率、泄漏量、风险值的具体计算方法。可以为制定事故预防措施、应急处理预案及进一步的环境风险决策提供科学依据。     

冰雪天气下基于道路交通冲突的事故预测研究

恶劣天气条件下对道路事故预测的合理性是有效安全措施提出的保障。文中以恶劣天气条件下的冰雪天气为研究对象,选取TTC作为交通冲突的判定指标。基于调查的交通量及交通冲突数据,借助SPSS运用回归分析方法建立交通冲突预测模型,并根据事故与交通冲突的关系建立二者之间的关系模型,最终实现交通事故的合理预测。结果发现,交通冲突数和事故数随着交通量的增加而增加,增长接近到道路能力时,交通冲突数和事故数趋于稳定,不再增加。     

事故树分析法在城市轨道交通事故分析中的应用

从系统工程学的角度出发,将广泛应用于系统安全研究中的事故树分析方法应用到城市轨道交通事故分析中。分析城市轨道交通运营事故中脱轨这一典型事故。通过分析引起列车脱轨事故各个因素,得出城市轨道交通脱轨事故的发生概率较小,预防和控制难度较大的结论。该研究有助于城市轨道交通运营公司对引起该事故发生的各个因素提高警惕意识,也为运营安全管理工作提供理论依据。     

灰色关联分析法在公路交通事故黑点成因分析中的应用

针对公路交通事故黑点原因的不确定性,本文从人、车、路、环境4个子系统整体出发,确定与事故相关的主因素。采用概率统计方法确定各主因素的主元素,并运用灰色关联分析法,对各主元素的事故指标进行统计分析,计算其关联系数及关联度,最终通过各主元素关联度的大小来确定事故黑点成因。     

贝叶斯网络对隧道施工风险评价研究

为提高地铁隧道施工中风险评价的准确性,完善现有风险评估方法在处理不确定性分析方面的不足,运用贝叶斯定理对深圳市某地铁项目进行风险评价。首先通过构建风险拓扑结构模型,预测各种情况下地铁施工风险的发生概率,然后利用反推法分析事故风险的机理,最后采用互信息理论完成风险评价,找出致险因子。结果表明,该隧道工程施工风险概率为3.24%,地铁施工安全隐患是该工程最大的致险因子。     

平面交叉口事故预测及突出事故形态鉴别

应用神经网络技术建立了基于三层感知机的平面交叉口事故预测模型,该模型的特点是可预测出具体事故形态的事故数.模型检验结果表明,预测精度达到了89%.在得到分事故形态的事故数预测结果后,基于"突出性"原理建立了一种鉴别事故多发形态的方法.     

学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素,融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据,构建学区尺度下通学事故风险评估方法,并运用随机森林模型分析其影响因素.以小学生在学区内部小学通学为原则,构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险.以深圳市中心城区为例进行验证.结果表明:深圳市中...     

水上交通事故模式的研究

文中提出采用数据仓库技术搭建水上交通事故(事件)管理、分析信息平台，利用数据挖掘技术自动描述、寻找事故数据背后有价值的的模式和知识．实例给出1995～2000年期间长江水域的船舶事故(事件)历史数据库的构建，通过重特大恶性碰撞事故案例的数据挖掘，量化提取事故特征，并利用广义线性模型对船舶碰桥事故建立概率预测模型，为科学组织管理长江水上交通提供理论依据．     

基于Tropos目标风险框架的公交系统事故研究 ——以重庆公交坠江事故为例

为有效探究风险因素在公交系统事故中的作用规律,将系统风险分析工具——T ropos目标风险框架引入到公交系统事故分析中,构建T ropos公交事故分析模型.模型基于目标导向,通过设置目标层、事件层及处理层的方式,层次性地完成系统建模,并通过描述参与者之间的依赖关系构建风险传递途径.以重庆市坠江事故为例对模型建立方法进行实际验证,事故分析结果显示:重庆公交坠江事故深层原因是公交系统整体偏差所致,并据此在系统整体层面上探讨公交系统安全管理策略,提出11项提升公交系统安全性的改进措施.研究结果表明:T ro po s公交事故分析模型能较好地适应公交系统事故分析,可为管理者提供合理的安全建议.